[发明专利]一种插电式混合动力汽车总成的参数匹配方法在审
申请号: | 201911087266.3 | 申请日: | 2019-11-08 |
公开(公告)号: | CN110781979A | 公开(公告)日: | 2020-02-11 |
发明(设计)人: | 余世明;肖珊;何德峰;仇翔;宋秀兰 | 申请(专利权)人: | 浙江工业大学 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G06N3/00;G06Q10/06;G06Q50/30 |
代理公司: | 33213 杭州浙科专利事务所(普通合伙) | 代理人: | 陶圣如 |
地址: | 310014 浙江省杭*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 参数匹配 整车 匹配 插电式混合动力汽车 优化 多目标优化 粒子群算法 燃油经济性 部件成本 动力传动 关键部件 价值函数 两两组合 目标参数 权重系数 设计变量 动力性 混合度 排放性 收敛 尾气 排放 | ||
本发明公开了一种插电式混合动力汽车的总成参数匹配方法。该发明针对现有匹配方法的不足,提供了一种基于动力性、经济性、排放性的多目标优化的混合度(Degree Of Hybridization,DOH)参数匹配方法。该方法通过建立综合整车各性能指标为目标价值函数,选定DOH为匹配设计变量,采用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)进行优化,获得两两组合的目标参数在不同权重系数下的优化DOH,同时权衡部件成本进而选定最佳DOH并确定动力传动各关键部件参数。PSO算法结构非常简单,没有变异、交叉等步骤,且涉及参数也较少,收敛速度较快,能够优化整车的动力性能提高燃油经济性,并减少尾气的排放。
技术领域
本发明应用于一种插电式混合动力汽车(Plug-in Hybrid Electric Vehicle,PHEV),主要针对车辆的总成参数匹配方法,对其进行实时优化。
背景技术
目前,纯电动汽车的发展受到了续驶里程短,电池成本高等问题的制约,如果电池技术得不到突破,那么这些制约也很难得到解决。而常规混合动力汽车也存在一些问题,比如价格较高、仍然较多的使用汽油或柴油、纯电动续驶能力较差,因此前景并不太乐观。在这种情况下,为了进一步减少排放,提高燃油经济性,插电式混合动力汽车是当前解决这些问题的一种过渡方案,区别于传统汽油动力与电驱动结合的混合动力,插电式混合动力驱动原理、驱动单元与电动车相同,唯一不同的是车上装备有一台发动机。
混合动力系统参数匹配是插电式混动汽车研究的关键技术之一,能够提高系统效率、优化系统配置、充分利用各部件。PHEV混合动力系统匹配的主要内容为:在保证车辆动力性、可操作性、续驶里程不低于传统车的前提下,以减少油耗、降低污染物排放作为目标,来设定动力装置(发动机、ISG电机和主驱动电机)、能量储蓄装置(动力电池组)和动力传动装置(主减速器)这三部分的总成参数。
整车动力性、经济性和排放性的好坏和PHEV的参数匹配有直接关系,其中发动机和电机功率匹配的混合度同样与动力传动系统的各项性能息息相关。参数匹配的方法根据整车结构型式、控制策略、行驶工况的不同而存在差异。现阶段,参数匹配的方法主要可有以下几种:基于经典推导法、基于循环工况特征统计法以及基于优化算法。
发明内容
针对现有匹配方法的不足,本发明提供了一种基于动力性、经济性、排放性的多目标优化的混合度(Degree Of Hybridization,DOH)参数匹配方法。该方法通过建立综合整车各性能指标为目标价值函数,选定DOH为匹配设计变量,采用粒子群算法(ParticleSwarm Optimization,PSO)进行优化,获得两两组合的目标参数在不同权重系数下的优化DOH,同时权衡部件成本进而选定最佳DOH并确定动力传动各关键部件参数。具体技术方案如下:
1)设定进化次数和种群规模;
2)初始化一系列在0.1到0.9之间的随机DOH,从而产生随机初始解;
3)依靠迭代来持续更新DOH和速度。DOH根据每一迭代的当前速度来更新,而DOH的速度则通过追踪两个“极值”来持续更新。一个就是粒子自身找到的最佳DOH,称为个体极值pbest。另一个极值点是整个种群当前搜索到的最佳DOH,称为全局极值gbest;
4)在每次迭代中,分别计算每个粒子的目标价值函数,算法依据粒子的目标函数值持续更新pbest和gbest的值。当达到最大迭代次数或gbest的改进步长小于指定闭值时,运算结束,输出最终的最优DOH。
进一步的,通过建立综合整车各性能指标为目标价值函数,选定DOH为匹配设计变量,采用粒子群算法进行优化,获得两两组合的目标参数在不同权重系数下的优化DOH进而选定最佳DOH并确定动力传动各关键部件参数。
附图说明
图1为PHEV参数匹配流程图;
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